软件定义产品（SDP）的崛起趋势 - 软件定义从单一行业概念发展为跨领域系统性重构，涵盖汽车、工业、医疗、航空航天、能源、家电等多个领域 [2][4] - 行业案例：德国工业设备厂商KRONES通过数字孪生+仿真实现生产线测试与部署，医疗机器人手术系统Corindus和航空飞控系统也依赖软件定义能力 [6] - 软件定义赋能任何嵌入式系统执行功能与算法的行业 [7] SDP的三大核心价值 - 客户期望演进：从功能交付转向体验交付，强调可持续性、安全性与数字连续性 [10] - 技术平台升级：支持电气化、自动驾驶、车载互联等功能的模块化更新 [10] - 商业模式重塑：按需付费、功能订阅、应用商店式服务成为新营收增长点 [10] 企业转型的三大障碍 - 专业割裂：系统工程、软件工程、电气设计等团队孤立工作，缺乏协同平台 [11] - 软硬件协同复杂化：边缘智能环境中MCU、MPU、FPGA等异构架构增加部署难度 [11] - 开发流程碎片化：从需求定义到OTA更新缺乏统一工具支撑 [11] 模型驱动开发（MBD）的解决方案 - MBD构建全流程协同框架，覆盖需求建模、算法开发、代码生成、系统仿真，支持MCU、DSP、FPGA等多种硬件自动适配 [14] - 与英伟达、意法半导体等合作建立芯片模型库，实现"模型即代码、模型即沟通"的并行协作机制 [16][17] - 案例：AWS自动驾驶项目中实现软硬解耦开发，开发流程从线性串行转为可并行迭代的敏捷体系 [18] AI在工程开发中的应用 - 生成式AI辅助编写MATLAB脚本、设计滤波器，并自动生成Simulink模块模板 [20] - 强调"系统内可验证的AI功能"，如预测性维护模型需通过虚拟环境仿真验证安全性与可靠性 [20] - 提供行业专属工具包（如DO Qualification Kit、医疗合规包），兼顾平台统一性与行业个性化需求 [20] 软件定义的未来方向 - 云端作为"第二大脑"：支持5G/云实时数据汇聚、并行仿真、DevOps高效化，构建"云原生工程中台" [22] - 产品生命周期闭环：通过OTA更新实现"交付只是开始"，提升客户粘性与资源效率 [24] - "设计左移"与"验证右伸"理念：早期发现潜在问题，后期持续优化性能 [24] 工程思维的深度重塑 - MATLAB和Simulink作为"工程平台的操作系统"，连接算法与硬件、数据与模型，实现全生命周期闭环 [26] - 软件定义不仅是工具升级，更是从功能构建到价值释放的工程范式转变 [27]